Traitement d’images Semaine 09 vA15.

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1 Traitement d’images Semaine 09 vA15

2 Plan de leçon Histogramme d’image OpenCV Égalisation Étude de cas
Définition Utilité OpenCV calcHist equalizeHist Égalisation Étude de cas

3 Histogramme : définition
Histogramme représentant la distribution des valeurs d’un canal d’une image numérique L’axe horizontal représente les variations de valeurs L’axe vertical le nombre de pixels pour chaque valeur

4 Histogramme : utilité Amélioration de contraste de l’image
Égalisation Distinction entre différents objets Permet d’établir un seuil optimal visuellement Automatiquement avec le seuillage Otsu Retrait d’arrière-plan Plusieurs autres. Voir la documentation

5 Histogramme : OpenCV calcHist permet de calculer l’histogramme d’un canal equalizeHist permet d’égaliser l’histogramme d’une image 8-bit

6 calcHist : paramètres void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false) images  Les images avec les canaux à calculer doivent être de la même dimension nimages  Nombre d’images sources channels  Listes des canaux à calculer. Voir doc

7 calcHist : paramètres mask  Masque à appliquer
hist  Sortie de l’histogramme dims  Nombre de dimensions de l’histogramme histSize  Nombre de conteneurs ranges  Plage de valeurs uniform  Uniformise les valeurs avec la plage Acculumate  Remet à zéro l’histogramme dans le cas de réutilisation

8 Histogramme : égalisation
L’égalisation permet de distribuer uniformément les intensités sur l’échelle de valeurs

9 equalizeHist : paramètres
Cette fonction permet d’augmenter le contraste d’une image. Elle redistribue l’histogramme sur l’échelle de valeurs Src : Image source Dst : Image destination

10 Exercice La méthode de seuillage Otsu retourne le seuil optimal dans une image à deux classes, i.e. qu’il y a deux objets par exemple une main et un arrière-plan sombre Ce seuil est calculé à partir de l’histogramme de l’image La syntaxe est la suivante : double threshold(Mat src, Mat dst, double seuil, double maxVal, type + THRESH_OTSU)

11 Exercice L’exercice sera de seuiller une image et d’afficher le seuil sur l’histogramme de celle-ci ainsi que l’image résultante

12 Références